POSTER: Overclaiming as Convenient Proxy for Confidence and Overconfidence
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Ideally, measuring over confidence (specifically, overestimation) requires an objective measure of ability to contrast with self-estimates. Administering such parallel tests can costly. Furthermore, if overconfidence is measured as a difference, it remains confounded by the reference ability and self-estimates. Overclaiming is an efficient, unobtrusive technique that compares claiming familiarity of genuine items (Reals) against claiming familiarity with fake items (Foils). Objectives To explore how the overclaiming technique distinguishes between respondents’ actual knowledge and their perceived knowledge as predictors of academic performance. Methodology Undergraduate students were given both a vocabulary test and then an overclaiming measure of vocabulary, as well as other knowledge tests which included confidence ratings for general knowledge items. Their overall grades in an introductory psychology course were also collected (not self-report). Overconfidence was calculated as the difference between a respondent’s standardized confidence ratings and their standardized correct knowledge score. Results Vocabulary ability measured by Overclaiming (Reals-claiming minus Foils-claiming) strongly correlated with a conventional vocabulary ability measure ( r (163) = .77***, CI .95 = [.69, .82]), and moderately with course grade, r (163) = .37***, CI .95 = [.23, .50]. Overconfidence was necessarily confounded by confidence and general knowledge measures (e.g. r = .55), yet negatively predicted course grade, r (162) = -.30***, CI .95 = [-.43, -.15]. Reals-claiming captured confidence ( r (162) = .33***, CI .95 = [.19, .46]) and Foils-claiming captured overconfidence, r (162) = .24**, CI .95 = [.08, .37]. Regression models showed no overlap between the two associations. Conclusions Assessing overconfidence via combined ability and reported confidence is onerous and yields confounded measures which can’t be combined in predictive regression models. Our vocabulary overclaiming technique, despite covering a different knowledge area, captures general confidence and overconfidence in a way that can be combined for predicting academic outcomes. NOTE: * p < .05, ** p < .01, *** p < .001
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle